如何将指定格式时间及DataFrame中datetime列转为当日分钟数？

如果是字符串格式的时间，先把它转为datetime对象，再计算与当日0点的时间差，最后将总秒数除以60得到含小数的分钟数：

from datetime import datetime

# 示例时间字符串
time_str = "2024-05-20 14:30:45.678"
# 解析字符串为datetime对象（.%f匹配毫秒/微秒部分）
dt = datetime.strptime(time_str, "%Y-%m-%d %H:%M:%S.%f")
# 获取当日0点时间
midnight = dt.replace(hour=0, minute=0, second=0, microsecond=0)
# 计算时间差并转为分钟数
minutes_since_midnight = (dt - midnight).total_seconds() / 60

已知df的date列是datetime64[ns]类型，有两种简洁实现方式：

方法一：利用时间差计算 #

import pandas as pd

# 计算每条记录的当日0点
df['midnight'] = df['date'].dt.floor('D')
# 计算时间差并转为分钟数，生成浮点型列
df['minutes'] = (df['date'] - df['midnight']).dt.total_seconds() / 60
# 不需要midnight列的话可以删除
df.drop('midnight', axis=1, inplace=True)

方法二：拆分时分秒计算 #

直接提取小时、分钟、秒、微秒，按分钟单位换算后相加：

df['minutes'] = (df['date'].dt.hour * 60 
                 + df['date'].dt.minute 
                 + df['date'].dt.second / 60 
                 + df['date'].dt.microsecond / (60 * 10**6))

内容的提问来源于stack exchange，提问作者NigelBlainey